Перспективы искусственного интеллекта: прогнозы ученых

Как будет развиваться ИИ в ближайшем будущем? Перспективно ли пытаться научить компьютер думать, как человек? Может ли не хватить данных для обучения искусственного интеллекта? Попробуем ответить на эти вопросы.

Невыученный урок

Недавно мы рассказывали о том, что для создания качественного машинного перевода и языковых моделей, нужен совсем не тот же подход, который лингвисты применяют к естественному языку. А как обстоят дела с мышлением? Нужно ли моделировать в компьютере человеческие представления о мире, чтобы усовершенствовать ИИ?

Короткий ответ: тоже нет 

Ричард Саттон, признанный ученый в области искусственного интеллекта, ещё в 2019 году пришел к выводу, что долгосрочный прогресс в ИИ был возможен благодаря методам, которые опирались на рост вычислительных мощностей и увеличение доступных вычислительных ресурсов, не пытаясь воссоздать процесс человеческого мышления.

Примеры из прошлого

В 1997 году компьютер Deep Blue победил в шахматах чемпиона мира. Deep Blue играл с помощью brute force поиска — поиска оптимального шага путём перебора большого количества вариантов. Никакого человеческого понимания игры.

Подобная история повторилась в 2016 году с го — игрой, более сложной с точки зрения количества комбинаций. В области компьютерного зрения человеческие знания тоже проиграли статистическому подходу.

Вычисления и данные

Для повышения качества моделей важны не только вычисления, но и данные, на которых обучают модель, причем прежде всего – высокого качества. В случае языковых моделей, например, научные публикации и новости важнее форумов и блогов. Ежегодно количество данных высокого качества растет на 4–5%, а низкого – на 6–17.5%.

Что нас ждет

В случае текстовых данных высокого качества исследователи прогнозируют, что при сохранении текущих трендов их общий запас исчерпается до 2027 года. К счастью, динамика может измениться, да и появление принципиально нового источника данных, например, VR и AR устройств, не стоит исключать.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok